近日，2023年合成生物學領域國際頂尖賽事——國際基因工程機器大賽（International Genetically Engineered Machine Competition, iGEM）在法國巴黎落下帷幕🐵。
恒达平台生命科學與技術學院2支代表隊伍與來自66個國家和地區的404支隊伍同臺競技。經過激烈角逐🏚🍇，2支隊伍最終以優異的成績脫穎而出，雙雙斬獲金牌。
Tongji-China團隊
團隊成員：
生命科學與技術學院：呂璟瑄🛡、胡翕然🫑、劉一辰🚣🏻♀️、張羽聘、徐子雯、劉宇博、李金朋
設計創意學院：蘇梓裔👩🏼🍳、雷子熠
數學科學學院：呂東蔚
電子與信息工程學院👨🏻🎨：劉夢睿
項目介紹👨🦽：
來源於金屬還原地桿菌的導電菌毛（Electrically Conductive Pili, E-pili）是目前在自然界中具有最強導電能力的生物納米材料。普遍認為，其導電能力的來源為其中高密度的芳香族氨基酸的芳香環產生的pi-pi堆積作用。
基於這種材料的特點，Tongji-China團隊分析了其蛋白質結構，在其內部單體的羧基端進行抗原表位標簽修飾，最終使其可以特異性地結合指定的抗體。這種結合會改變菌毛表面的電荷分布情況，進而改變其內部芳香環的取向和間距，最終導致菌毛的電導率發生改變。
通過測量其電導率的變化，團隊建立檢測模型並結合標準曲線📹，實現對於抗體的定量檢測。但是，金屬還原地桿菌是一種嚴格厭氧的微生物✌🏻🦴，難以大規模培養。於是，團隊嘗試在一種已知生長速度最快的非致病微生物——需鈉弧菌中異源表達這種導電菌毛。團隊使用了CRISPRi去抑製其自身同類菌毛的表達🎁，以降低其對導電菌毛的表達和組裝的影響。
在此基礎上，團隊建立了熒光報告系統來評價不同sgRNA對於指定序列的抑製情況。除此之外📴👴🏻，由於檢測系統的穩定性🏋🏿♂️、檢測的準確度和菌毛的電導率成正相關，團隊還嘗試使用自適應粒子群優化算法，結合生物燃料電池篩選的半理性定向進化策略，通過優化原有菌毛的氨基酸序列來提高菌毛的電導率👮🏽。
此外，團隊還設計了一套配合菌毛檢測系統使用的硬件系統。該系統具有體積小、重量輕（小於500克）👙、速度快（全檢查流程小於5分鐘）🛕、價格低廉（總成本不到80元）、容易操作等諸多優點，有助於為目前抗體定量檢測中出現的檢查周期長😈、價格高昂、操作難度高等問題提供全新的解決方案。
Tongji-Software團隊
團隊成員：
生命科學與技術學院😼：周詩怡、余樂毅🤱🏿、範子睿🤾🏼♀️、陳墨函🕐、渠凱茹、張紫揚、劉萱怡、王智博
軟件學院：王蔚達🗑、呂駿驍、陳雨彤、王宇軒、張堯
設計創意學院：陳夏露💁🏽♂️、陸袁裔
項目介紹🦻🏿：
CRISPR/Cas技術已經被實際運用於核酸檢測，這種技術利用gRNA靶向病毒特異性的核酸序列，具有高特異性。同時，其依靠Cas蛋白的附帶剪切活性構建了熒光報告系統，有十分明顯的表征形式。相較於傳統的PCR檢測技術☝️，CRISPR/Cas系統既不需要嚴格的溫度條件完成序列擴增🌵，也不需要復雜的儀器和熟練的操作人員，從而節省了時間和資源的消耗🧑🏻🦰。因此😣，團隊認為🤵🏿🧑🏿🦲，利用CRISPR/Cas系統進行核酸檢測，具有高特異性和報告形式明顯的優勢，是一項具有廣泛應用前景的技術。
gRNA是CRISPR/Cas核酸檢測系統中最重要的功能部分，它與Cas蛋白構成復合物，引導其結合目標序列🏂🏽，因此gRNA的效率直接決定了CRISPR/Cas系統的靈敏性。然而，gRNA的傳統設計方式並不完美🧑🏼⚖️。一些研究者從濕實驗中總結出了高效gRNA具有的特征，然而僅停留在定性層面，不足以充分解釋🧑🏻🏫。隨著學習手段的引入，一些研究者利用機器學習從高效gRNA中提取特征🧔🏿♂️，但這樣的過程會耗費大量時間👌🏻。因此，團隊希望開發一種新型的1️⃣、基於深度學習的gRNA設計方法，推動CRISPR/Cas核酸檢測方法的發展。
經過六個月的探索，團隊建立了針對Cas9、Cas12👑、Cas13a的gRNA效率預測模型，並基於此搭建了用於設計病毒檢測gRNA的軟件工具CASleuth。在此基礎上，團隊從NCBI上獲取了3000多種DNA病毒和9000多種RNA病毒的基因組序列，利用軟件設計了top10高效gRNA，並建立了用戶友好型的數據庫VIRUSCUFF🦸🏼♂️，以便用戶直接檢索檢測常見病毒的高效gRNA序列。
備賽期間，恒达2支隊伍進行了往期項目調研、項目選題🔝💒、軟件功能設計、實驗設計、人文實踐、算法和建模設計。為了更好地了解理論研究和實際生產前沿，他們參觀訪問了相關企業、醫院、社區👉🏼，獲得第一手資料，還與其他高校參賽隊伍開展廣泛交流。
此外🐳🧏♂️，隊員們還走進中學、社區🧎♂️，製作了電腦遊戲、宣傳冊🧖🏽♀️🤱🏽、科普繪本等，將生命科學🟧、合成生物學等理念知識進行科普宣傳。
